概率论与数理统计第四章课后习题及参考答案
概率论与数理统计复旦大学出版社第四章课后解答

概率论 习题四 答案1.设随机变量X 的分布律为求E (X ),E (X ),E (2X +3). 【解】(1) 11111()(1)012;82842E X =-⨯+⨯+⨯+⨯= (2) 2222211115()(1)012;82844E X =-⨯+⨯+⨯+⨯=(3) 1(23)2()32342E X E X +=+=⨯+=2.已知100个产品中有10个次品,求任意取出的5个产品中的次品数的数学期望、方差.故 ()0.58300.34010.07020.0073E X =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯0.501,= 52()[()]iii D X x E X P ==-∑222(00.501)0.583(10.501)0.340(50.501)00.432.=-⨯+-⨯++-⨯=3.设随机变量且已知E (X )=0.1,E (X 2)=0.9,求123,,p p p . 【解】因1231p p p ++=……①,又12331()(1)010.1E X p p p p p =-++=-=……②,222212313()(1)010.9E X p p p p p =-++=+=……由①②③联立解得1230.4,0.1,0.5.p p p ===4.袋中有N 只球,其中的白球数X 为一随机变量,已知E (X )=n ,问从袋中任取1球为白球的概率是多少?【解】记A ={从袋中任取1球为白球},则(){|}{}Nk P A P A X k P X k ===∑全概率公式1{}{}1().NNk k k P X k kP X k N Nn E X N N========∑∑5.设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-<≤.,0,21,2,10,其他x x x x求E (X ),D (X ). 【解】12201()()d d (2)d E X xf x x x x x x x +∞-∞==+-⎰⎰⎰21332011 1.33x x x ⎡⎤⎡⎤=+-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦122232017()()d d (2)d 6E X x f x x x x x x x +∞-∞==+-=⎰⎰⎰ 故 221()()[()].6D XE X E X =-=6.设随机变量X ,Y ,Z 相互独立,且E (X )=5,E (Y )=11,E (Z )=8,求下列随机变量的数学期望.(1) U =2X +3Y +1; (2) V =YZ -4X .【解】(1) [](231)2()3()1E U E X Y E X E Y =++=++ 25311144.=⨯+⨯+=(2) [][4][]4()E V E YZ X E YZ E X =-=- ,()()4()Y Z E Y E Z E X -因独立1184568.=⨯-⨯= 7.设随机变量X ,Y 相互独立,且E (X )=E (Y )=3,D (X )=12,D (Y )=16,求E (3X -2Y ),D (2X -3Y ). 【解】(1) (32)3()2()3323 3.E X Y E X E Y -=-=⨯-⨯=(2) 22(23)2()(3)412916192.D X Y D X DY -=+-=⨯+⨯=8.设随机变量(X ,Y )的概率密度为f (x ,y )=⎩⎨⎧<<<<.,0,0,10,其他x y x k试确定常数k ,并求E (XY ). 【解】因11(,)d d d d 1,2xf x y x y x k y k +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰故k =2 1()(,)d d d 2d 0.25xE XY xyf x y x y x x y y +∞+∞-∞-∞===⎰⎰⎰⎰.9.设X ,Y 是相互独立的随机变量,其概率密度分别为2,01,()0,;X x x f x ≤≤⎧=⎨⎩其它 (5)e ,5,()0,.y Y y f y --⎧>=⎨⎩其它 求()E XY .【解】方法一:先求X 与Y 的均值 12()2d ,3E X x x x==⎰5(5)5()e d5e d e d 51 6.z y y zzE Y y y z zz +∞+∞+∞=-----=+=+=⎰⎰⎰令 由X 与Y 的独立性,得2()()()6 4.3E XY E X E Y ==⨯= 方法二:利用随机变量函数的均值公式.因X 与Y 独立,故联合密度为(5)2e ,01,5,(,)()()0,,y X Y x x y f x y f x f y --⎧≤≤>==⎨⎩其他于是11(5)2(5)552()2e d d 2d e d 6 4.3y y E XY xy x x y x xy y +∞+∞----===⨯=⎰⎰⎰⎰10.设随机变量X ,Y 的概率密度分别为()X f x =⎩⎨⎧≤>-;0,0,0,22x x x e ()Y f y =⎩⎨⎧≤>-.0,0,0,44y y y e 求(1) ()E X Y +;(2) 2(23)E X Y -.【解】22-200()()d 2e d [e ]e d x x xX E X xf x x x x x x +∞+∞+∞--+∞-∞===-+⎰⎰⎰201e d .2x x +∞-==⎰401()()d 4e d y .4yY E Y y f y y y +∞+∞--∞===⎰⎰22242021()()d 4e d .48y Y E Y y f y y y y +∞+∞--∞====⎰⎰从而(1) 113()()().244E X Y E X E Y +=+=+= (2)22115(23)2()3()23288E X Y E X E Y -=-=⨯-⨯=11.设随机变量X 的概率密度为f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧<≥-.0,0,0,22x x cx x ke求(1) 系数c ;(2)()E X ;(3) ()D X . 【解】(1) 由222()d e d 12k x c f x x cx x k+∞+∞--∞===⎰⎰得22c k =. (2) 2220()()d()2e d k x E X xf x x x k x x +∞+∞--∞==⎰⎰222202e d k x k x x +∞-==⎰(3) 22222221()()d()2e .k x E X x f x x x k x dx k +∞+∞--∞===⎰⎰故2222214π()()[()].24D X E X E X k k k ⎛-=-=-= ⎝⎭12.袋中有12个零件,其中9个合格品,3个废品.安装机器时,从袋中一个一个地取出(取出后不放回),设在取出合格品之前已取出的废品数为随机变量X ,求()E X 和()D X . 【解】设随机变量X 表示在取得合格品以前已取出的废品数,则X 的可能取值为0,1,2,3.为求其分布律,下面求取这些可能值的概率,易知9{0}0.750,12P X === 39{1}0.204,1211P X ==⨯= 329{2}0.041,121110P X ==⨯⨯= 3219{3}0.005.1211109P X ==⨯⨯⨯=由此可得()00.75010.20420.04130.0050.301.E X =⨯+⨯+⨯+⨯=22222222()075010.20420.04130.0050.413()()[()]0.413(0.301)0.322.E X D X E X E X =⨯+⨯+⨯+⨯==-=-=13.一工厂生产某种设备的寿命X (以年计)服从指数分布,概率密度为41e ,0,()40,0.xx f x x -⎧>⎪=⎨⎪≤⎩为确保消费者的利益,工厂规定出售的设备若在一年内损坏可以调换.若售出一台设备,工厂获利100元,而调换一台则损失200元,试求工厂出售一台设备赢利的数学期望. 【解】厂方出售一台设备净盈利Y 只有两个值:100元和 -200元/41/411{100}{1}e d e4x P Y P X x +∞--==≥==⎰1/4{200}{1}1e.P Y P X -=-=<=- 故1/41/41/4()100e (200)(1e )300e 20033.64E Y ---=⨯+-⨯-=-= (元). 14.设12,,,n X X X 是相互独立的随机变量,且有2(),(),1,2,,i i E X D X i n μσ===,记 11n i i X X n ==∑,2211()1n i i S X X n ==--∑. (1) 验证)(X E =μ,)(X D =n2σ;(2) 验证22211()1ni i S X nX n ==--∑;(3) 验证22()E S σ=.【证】(1) 1111111()()().n nn i i i i i i E X E X E X E X nu u n n n n ===⎛⎫===== ⎪⎝⎭∑∑∑22111111()()n nni i i ii i i D X D X D X X DXn nn ===⎛⎫== ⎪⎝⎭∑∑∑之间相互独立2221.n n nσσ==(2) 因为222221111()(2)2nnnniii ii i i i i XX X X X X X nX X X ====-=+-=+-∑∑∑∑2222112nnii i i X nX X nX X nX ===+-=-∑∑故22211()1ni i S X nX n ==--∑.(3) 因为2(),()i i E X u D X σ==,故2222()()().i i i E X D X EX u σ=+=+同理因为 2(),()E X u D X nσ==,故222()E X u nσ=+.从而222221111()()[()()]11n ni i i i E S E X nX E X nE X n n ==⎡⎤=-=-⎢⎥--⎣⎦∑∑221222221[()()]11().1ni i E X nE X n n u n u n n σσσ==--⎡⎤⎛⎫=+-+=⎢⎥⎪-⎝⎭⎣⎦∑15.对随机变量X 和Y ,已知()2D X =,()3D Y =,(,)1Cov X Y =-,计算:(321,43)Cov X Y X Y -++-【解】Cov(321,43)3()10ov(,)8()X Y X Y D X C X Y D Y -++-=+- 3210(1)8328=⨯+⨯--⨯=-(因常数与任一随机变量独立,故(,3)(,3)0Cov X Cov Y ==,其余类似). 16.设二维随机变量(,)X Y 的概率密度为221,1,(,)π0,.x y f x y ⎧+≤⎪=⎨⎪⎩其它 试验证X 和Y 是不相关的,但X 和Y 不是相互独立的. 【解】设22{(,)|1}D x y x y =+≤.2211()(,)d d d d πx y E X xf x y x y x x y +∞+∞-∞-∞+≤==⎰⎰⎰⎰ 2π1001=cos d d 0.πr r r θθ=⎰⎰ 同理E (Y )=0. (注意到积分区域的对称性和被积函数是奇函数可以直接得到0) 而 Cov(,)[()][()](,)d d X Y x E x y E Y f x y x y +∞+∞-∞-∞=--⎰⎰222π1200111d d sin cos d d 0ππx y xy x y r r r θθθ+≤===⎰⎰⎰⎰, 由此得0XY ρ=,故X 与Y 不相关.下面讨论独立性,当1x ≤时,()X f x =当 1y ≤时,()Y f y =. 显然 ()()(,)X Y f x f y f x y ≠ ,故X 和Y 不是相互独立的. 17.设随机变量(,)X Y 的分布律为验证X 和Y 是不相关的,但X 和Y 不是相互独立的.【解】联合分布表中含有零元素,X 与Y 显然不独立,由联合分布律易求得X ,Y 及XY 的分布律,其分布律如下表:由期望定义易得()E X =()E Y =()E XY =0.从而()E XY =()E X ()E Y ,再由相关系数性质知xy ρ=0, 即X 与Y 的相关系数为0,从而X 和Y 是不相关的. 又331{1}{1}{1,1}888P X P Y P X Y =-=-=⨯≠==-=- 从而X 与Y 不是相互独立的.18.设二维随机变量(X ,Y )在以(0,0),(0,1),(1,0)为顶点的三角形区域上服从均匀分布,求(,)Cov X Y ,xy ρ. 【解】如图,S D =12,故(X ,Y )的概率密度为题18图2,(,),(,)0,x y D f x y ∈⎧=⎨⎩其他.()(,)d d D E X xf x y x y =⎰⎰11001d 2d 3x x x y -==⎰⎰22()(,)d d DE X x f x y x y =⎰⎰112001d 2d 6x x x y -==⎰⎰从而222111()()[()].6318D XE X E X ⎛⎫=-=-= ⎪⎝⎭同理11(),().318E Y D Y == 而 1101()(,)d d 2d d d 2d .12xDDE XY xyf x y x y xy x y x xy y -====⎰⎰⎰⎰⎰⎰所以1111Cov(,)()()()123336X Y E XY E X E Y =-=-⨯=-. 从而112)()XY D Y ρ-===-19.设(X ,Y )的概率密度为f (x ,y )=1ππsin(),0,0,2220.x y x y ,⎧+≤≤≤≤⎪⎨⎪⎩其他求协方差(,)Cov X Y 和相关系数xy ρ. 【解】π/2π/21π()(,)d d d sin()d .24E X xf x y x y x xx y y +∞+∞-∞-∞==+=⎰⎰⎰⎰ππ2222201ππ()d sin()d 2.282E X x x x y y =+=+-⎰⎰从而222ππ()()[()] 2.162D XE X E X =-=+-同理 2πππ(),() 2.4162E Y D Y ==+- 又 π/2π/2π()d sin()d d 1,2E XY x xy x y x y =+=-⎰⎰故 2ππππ4C o v (,)()()()1.2444X Y E X Y E X E Y -⎛⎫⎛⎫=-=--⨯=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭222222π4(π4)π8π164.πππ8π32π8π32)()2162XY D Y ρ-⎛⎫- ⎪--+⎝⎭===-=-+-+-+-20.已知二维随机变量(X ,Y )的协方差矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡4111,试求Z 1=X -2Y 和Z 2=2X -Y 的相关系数.【解】由已知条件得:D (X )=1,D (Y )=4,Cov(X ,Y )=1.从而12()(2)()4()4Cov(,)1444113,()(2)4()()4Cov(,)414414,D Z D X Y D X D Y X Y D Z D X Y D X D Y X Y =-=+-=+⨯-⨯==-=+-=⨯+-⨯=12Cov(,)Cov(2,2)Z Z X Y X Y =--2Cov(,)4Cov(,)Cov(,)2Cov(,)2()5Cov(,)2()215124 5.X X Y X X Y Y Y D X X YD Y =--+=-+=⨯-⨯+⨯=故122)()Z Z D Z ρ===21.对于两个随机变量V ,W ,若E (V 2),E (W 2)存在,证明:[E (VW )]2≤E (V 2)E (W 2).这一不等式称为柯西—许瓦兹(Cauchy -Schwarz )不等式. 【证】考虑实变量t 的二次函数2222()[()]()2()()g t E V tW E V tE VW t E W =+=++因为对于一切t ,有2()0V tW +≥,所以 ()0g t ≥,从而二次方程 ()0g t =或者没有实根,或者只有重根,故其判别式Δ≤0, 即 222[2()]4()()0E VW E W E V ∆=-≤故 222[()]()()E VW E V E W ≤22.假设一设备开机后无故障工作的时间X 服从参数λ=1/5的指数分布.设备定时开机,出现故障时自动关机,而在无故障的情况下工作2小时便关机.试求该设备每次开机无故障工作的时间Y 的分布函数()F y .【解】由题设可知:设备开机后无故障工作的时间1()5XE ,其概率密度为 151,0()50,0x e x f x x -⎧>⎪=⎨⎪≤⎩根据题意 {}min ,2Y X =,所以Y 的分布函数为 {}{}()min ,2F y P X y =≤当0y <时,{}{}{}()min ,20F y P X y P X y =≤=≤=; 当02y ≤<时,{}{}{}115501()min ,215x y yF y P X y P X y e dx e --=≤=≤==-⎰; 当2y ≥时,{}{}()min ,21F y P X y =≤=;于是Y 的分布函数为:150,0,()1,02,1,2y y F y e y y -<⎧⎪⎪=-≤<⎨⎪≥⎪⎩。
概率论与数理统计第四章习题及答案

概率论与数理统计习题 第四章 随机变量的数字特征习题4-1 某产品的次品率为,检验员每天检验4次,每次随机地取10件产品进行检验,如发现其中的次品数多于1个,就去调整设备,以X 表示一天中调整设备的次数,试求)(X E (设诸产品是否为次品是相互独立的).解:设表示一次抽检的10件产品的次品数为ξP =P (调整设备)=P (ξ>1)=1-P (ξ≤1)= 1-[P (ξ=0)+ P (ξ=1)]查二项分布表1-=.因此X 表示一天调整设备的次数时X ~B (4, . P (X =0)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛04××=.P (X =1)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛14××=, P (X =2)= ⎪⎪⎭⎫⎝⎛24××=.P (X =3)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛34××=, P (X =4)= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛44××=. 从而E (X )=np =4×=习题4-2 设随机变量X 的分布律为Λ,2,1,323)1(1==⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=+j j X P jjj ,说明X的数学期望不存在.解: 由于1111133322(1)((1))3j j j j j j j j j P X j j j j ∞∞∞++===-=-==∑∑∑,而级数112j j ∞=∑发散,故级数11133(1)((1))j jj j j P X j j∞++=-=-∑不绝对收敛,由数学期望的定义知,X 的数学期望不存在. 习题X-2 0 2 k p求)53(),(),(22+X E X E X E .解 E (X )=(-2)+0+2=由关于随机变量函数的数学期望的定理,知E (X 2)=(-2)2+02+22=E (3X 2+5)=[3 (-2)2+5]+[3 02+5]+[322+5]=如利用数学期望的性质,则有E (3X 2+5)=3E (X 2)+5=3+5=4.135)(3)53(,8.23.04.0)(,2.03.023.004.02)(222222)2(=+=+=⨯+⨯=-=⨯+⨯+⨯-=-X E X E X E X E习题4-4 设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧≤>=-0,0,0,)(x x e x f x 求XeY X Y 2)2(;2)1(-==的数学期望.解22)(2)0(2)(2)2()()(00=-=+-=+⋅===∞-∞+-∞-+∞-∞-+∞∞-⎰⎰⎰⎰xx xx e dx e xe dx xe dx x dx x xf X E Y E I3131)()()(0303022=-==⋅==∞-∞+-∞+---⎰⎰xx x x X edx e dx e e e E Y E II 习题4-5 设),(Y X 的概率密度为⎩⎨⎧≤≤≤=其它,0,10,12),(2x y y y x f求)(),(),(),(22Y X E XY E Y E X E +.解 各数学期望均可按照⎰⎰+∞∞-+∞∞-=dxdy y x f y x g Y X g E ),(),()],([计算。
概率论与数理统计》课后习题答案第四章

习题4.11.设10个零件中有3个不合格. 现任取一个使用,若取到不合格品,则丢弃重新抽取一个,试求取到合格品之前取出的不合格品数X 的数学期望.解 可得X 的概率分布为0123~77711030120120X ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦于是X 的数学期望为7771()012310301201204531208E X =⨯+⨯+⨯+⨯==2..某人有n 把外形相似的钥匙,其中只有1把能打开房门,但他不知道是哪一把,只好逐把试开.求此人直至将门打开所需的试开次数X 的数学期望.解 可得X 的概率分布为12~111n X nn n ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦于是X 的数学期望为111()121(1)122E X n n n nn n n n =⨯+⨯++⨯++==3.设5次重复独立试验中每次试验的成功率为0.9,若记失败次数为X ,求X 的数学期望。
解 由题意~(5,0.1)X B ,则X 的数学期望为 ()50.10.E X =⨯= 4.设某地每年因交通事故死亡的人数服从泊松分布.据统计,在一年中因交通事故死亡一人的概率是死亡两人的概率的21,求该地每年因交通事故死亡的平均人数。
解 设该地每年因交通事故死亡的人数为X ,由题意X 服从泊松分布() (0)P λλ>.因1{1}{2}2P X P X === 即121 41!22!ee λλλλλ--=⇒= 于是X 的数学期望为()4E X λ== 所以地每年因交通事故死亡的平均人数为4人。
5.设随机变量X 在区间(1,7)上服从均匀分布,求2{()}P X E X <. 解 因X 在区间(1,7)上服从均匀分布,故X 的数学期望为17()42E X +== 于是22{()}{4}1 {22}6P X E X P X P X <=<=<-<<=6.设连续型随机变量X 的概率密度为01() (,0)0 b ax x p x a b ⎧<<=>⎨⎩其它又知()0.75E X =,求,a b 的值解 由密度函数的性质可得()1p x dx +∞-∞=⎰即1111b aax dx b =⇒=+⎰又由()0.75E X =,可得1()0.75b xp x dx x ax dx +∞-∞=⋅=⎰⎰即0.752ab =+ 求解110.752ab a b ⎧=⎪⎪+⎨⎪=⎪+⎩可得 3,2a b ==.7.设随机变量X 的概率密度为0<1()2 120 x x p x x x <⎧⎪=-≤<⎨⎪⎩其它求数学期望()E X解1201331221()() (2) ()133E X xp x dxx xdx x x dx x x x +∞-∞==⋅+⋅-=+-=⎰⎰⎰8.设随机变量X 的概率分布为X -2 -1 0 1 P 0.2 0.3 0.1 0.4 求 (1)(21)E X -;(2)2()E X .解 (1) (21)2()1E X E X -=- 其中()20.210.3010.40.3E X =-⨯-⨯++⨯=-则(21)2()12(0.3)1 1.6E X E X -=-=⨯--=-(2)22222()0.2(2)0.3(1)0.100.41 1.5E X =⨯-+⨯-+⨯+⨯=9.假设一部机器在一天内发生故障的概率为0.2,机器发生故障时全天停止工作。
《概率论与数理统计》第04章习题解答

第四章 正态分布1、解:(0,1)ZN(1){ 1.24}(1.24)0.8925P Z ∴≤=Φ={1.24 2.37}(2.37)(1.24)0.99110.89250.0986P Z <≤=Φ-Φ==-= {2.37 1.24}( 1.24)( 2.37)(1.24)(2.37)0.89250.99110.0986P Z -<≤-=Φ--Φ-=-Φ+Φ=-+=(2){}0.9147()0.9147 1.37{}0.05261()0.0526()0.9474 1.62P Z a a a P Z b b b b ≤=∴Φ==≥=-Φ=Φ==,,得,,,得2、解:(3,16)XN8343{48}()()(1.25)(0.25)0.89440.59870.295744P X --∴<≤=Φ-Φ=Φ-Φ=-= 5303{05}()()(0.5)(0.75)44(0.5)1(0.75)0.691510.77340.4649P X --<≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= 31(25,36){25}0.95442(3,4){}0.95X N C P X C X N C P X C -≤=>≥、()设,试确定,使;()设,试确定,使解:(1)(25,36){25}0.9544X N P X C -≤=,{2525}0.9544P C X C ∴-≤≤+=25252525()()0.954466()()2()10.9544666()0.9772,21266C C C C CC CC +---Φ-Φ=-Φ-Φ=Φ-=Φ=∴==即, (2)(3,4){}0.95XN P X C >≥,331()0.95()0.952231.6450.292C CCC ---Φ≥Φ≥-≥≤-即,,4、解:(1)2(3315,575)XN4390.2533152584.753315{2584.754390.25}()()575575(1.87)( 1.27)(1.87)1(1.27)0.969310.89800.8673P X --∴≤≤=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= (2)27193315{2719}()( 1.04)1(1.04)10.85080.1492575P X -≤=Φ=Φ-=-Φ=-=(25,0.1492)YB ∴4440{4}(0.1492)(10.1492)0.6664ii i i P Y C -=∴≤=-=∑5、解:(6.4,2.3)X N{}{}1()81(1.055)10.85540.14462.3(85}0.17615 6.451(0.923)(0.923)0.82121()2.3P X P X X P X -Φ>-Φ-∴>>======->-Φ-Φ-Φ6、解:(1)2(11.9,(0.2))XN12.311.911.711.9{11.712.3}()()(2)(1)(2)1(1)0.20.20.977210.84130.8185P X --∴<<=Φ-Φ=Φ-Φ-=Φ-+Φ=-+= 设A ={两只电阻器的电阻值都在欧和欧之间} 则2()(0.8185)0.6699P A ==(2)设X , Y 分别是两只电阻器的电阻值,则22(11.9,(0.2))(11.9,(0.2))X N Y N ,,且X , Y 相互独立[]22212.411.9{(12.4)(12.4)}1{12.4}{12.4)}1()0.21(2.5)1(0.9938)0.0124P X Y P X P Y -⎡⎤∴>>=-≤⋅≤=-Φ⎢⎥⎣⎦=-Φ=-=7、一工厂生产的某种元件的寿命X (以小时计)服从均值160μ=,均方差为的正态分布,若要求{120200}0.80P X <<≥,允许最大为多少解:因为2(160,)XN σ由2001601201600.80{120200}()()P X σσ--≤<<=Φ-Φ从而 40402()10.80()0.9σσΦ-≥Φ≥,即,查表得401.282σ≥,故σ≤8、解:(1)2(90,(0.5))XN8990{89}()(2)1(2)10.97720.02280.5P X -∴<=Φ=Φ-=-Φ=-= (2)设2(,(0.5))X N d由808080{80}0.991()0.99()0.99 2.330.50.50.5d d d P X ---≥≥∴-Φ≥Φ≥≥,,,即 从而d ≥ 9、解:22~(150,3),~(100,4)X Y X N Y N 与相互独立,且则(1)2221~(150(100,3)4)(250,5)W X Y N N =+++=()222222~2150100,(2)314(200,52)W X Y N N =+-⨯+-⨯+⨯=-22325~(125,)(125,(2.5))22X Y W N N +== (2)242.6250{242.6}()( 1.48)1(1.48)10.93060.06945P X Y -+<=Φ=Φ-=-Φ=-= 12551255125522212551251255125()1()(2)1(2)2.5 2.522(2)220.97720.0456X Y X Y X Y P P P ⎧+⎫++⎧⎫⎧⎫->=<-+>+⎨⎬⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭⎩⎭--+-=Φ+-Φ=Φ-+-Φ=-Φ=-⨯=10、解:(1)22~(10,(0.2)),~(10.5,(0.2))X N Y N X Y ,且与相互独立22~(0.5,2(0.2))(0.5,(0.282))X Y N N ∴--⨯=-0(0.5){0}()(1.77)0.96160.282P X Y ---<=Φ=Φ=(2)22~(10,(0.2)),~(10.5,)X N Y N X Y σ设,且与相互独立222~(0.5,2(0.2))(0.5,(0.2))X Y N N σ∴--⨯=-+0.90{0}P X Y ≤-<=Φ=Φ由1.28≥,故σ≤11、设某地区女子的身高(以m 计)2(1.63,(0.025))WN ,男子身高(以m 计)2(1.73,(0.05))MN ,设各人身高相互独立。
概率论与数理统计统计课后习题答案-总主编-邹庭荣-主编-程述汉-舒兴明-第四章

概率论与数理统计统计课后习题答案-总主编-邹庭荣-主编- 程述汉-舒兴明-第四章第四章习题解答11 •设随机变量X〜B (30,-),则E (X)=( D ).6A.-;D.5.1E (X) = np = 30 562 •已知随机变量X和Y相互独立,且它们分别在区间[-1 , 3]和[2, 4]上服从均匀分布,则E(XY)=( A ).A. 3;B. 6;C. 10;D. 12.E(X) =1 E(Y) =3因为随机变量X和Y相互独立所以E(XY) = E(X)E(Y) = 33.设X表示10次独立重复射击命中目标的次数,每次射中目标的概率为0.4,贝U X2的数学期望E(X 2) = 1&4 .X LI B(10,0.4) E(X) =4 D(X) =2.42 2E(X ) =(E(X)) D(X) =18.44.某射手有3发子弹,射一次命中的概率为-,如果命中了就停止射击,3否则一直射到子弹用尽.设表示X耗用的子弹数.求E (X).解:X123P2/32/91/92 2 1 13E(X)=—十—:2 +3 9 9 95 .设X的概率密度函数为x, 0ExE1f (x) - x, 1 :: x 乞2[0, 其它求 E(X) , E(X2).解: E(X) = J xf(x)dx = J x2dx + J x(2-x)dx =1,0 ' 11 32 27f (x)dx x dx 亠 i x (2「x)dx .- -bo -E(X 2)「;x 2求 E(X) , E(Y),E(XY).解:X-12P 0.650.35E(X)二「0.65 0.35 2 =0.05 .Y-112P0.40.250.35E(Y) = -0.4 0.25 1 0.35 2 =0.55E(XY)=(-1) (-1) 0.25 (-1) 1 0.1 (-1) 2 0.32 (-1) 0.15 2 1 0.15 2 2 0.05 =-0.257 •设二维随机向量(X, Y)的联合概率密度为求(1)E(X Y); (2) E(XY).E(XY) = _;.;(xy)f(x,y)dxdy=讥(广(xy)「dy)dx = 38.设随机变量X与Y相互独立,且D(X)=1, D(Y)=2 , J则D(X-Y)= 3 .D(X _Y) = D(X) D(Y) =39.设正方形的边长在区间]0, 2]服从均匀分布,则正方形面积A=X2的f(x,y)二e0,1°,0 :x y其它解: y) dxdy( x x y )e y d y dx 3方差为64/45 _________ .4 1E(X)=1, D(X) ,12 3X的密度函数f(x)= 102,0乞x乞26 •设随机向量(X, Y)的联合分布律为:E(X Y)=二y)求 D(X ),D(Y ),D(X-Y ).解:由本章习题5知E(X)=1 , E(X 2)=7,于是有62 21D(X)二 E(X )-(E(X)).6221 4E (XTE (X)「D (X)n 〒.4"be 42E(X )= x f(x)dx = 01 4 16x dx =2 5D(X 2) =E(X 4)—[E(X 2)]210•设随机变量X 的分布律为X -1 0 1 2P1/5 1/2 1/5 1/10求 D(X).解:D(X) = E(X 2) -(E(X))2, E(X2 21 2 1 2E(X ) =(-1) -01- 2 551 19 224D(X)=E (X 2)-(E(X))2=5 25 2511•设随机变量X 的概率密度函数为f(x)亠1,求 D(X ).::1I解:E(X) xf (x) dxxe*dx=0, 2E(X 2)x 2f(x)dx=2 x 2e^dx = 2 ,0 212•设随机变量X , Y 相互独立,其概率密度函数分别为x,f x (x)二 2 -x,0 _x _1 1 :: x _ 2y_ 0其它16 564 45由Y LI E(1)知 E(X) =D(X) =1.由于随机变量X , Y 相互独立,所以D(X -Y)二 D(X) D(Y) =7.613•设 D(X)=1,D(Y)=4,相关系数 P XY =0.5,则 cov(X,Y)=_1 __________ covX,Y)= » D(X)D(Y) =114•设二维随机变量(X, Y )的联合密度函数为求 cov(X,Y ), ?XY •DJI nI 22。
概率论与数理统计(第三版)第四章课后答案

第四章数字待征4・1 解:£(X) = Vx p ;=iE (门=2>少产09I•.甲机床生产的零件茨品数多于乙机床生产蹒件次融,又•.•两硼床的^的产量相同 ••.乙机床生产的豹的质量较好.4・2解;X 的所有可能取值为:3, 4, 5E(X) = Vxp. =3x0・l + 4x0.3 + 5x0.6 =4.5P{X= 5}=fl0.6尸心3}=P{X = 4} =00$T =0001*OOS-粹(000—畔1-了 +呻i =ooor z OOH护(x)/J =(y)jL l = £Oxt = ^ = CY)y (LO £)&-/!«审伽里必坊叱也範銮黔砲OK申站尋卄d .[(d_DT】= 二Y = — = ^-i)^Z= d^Z = Cr)j……£ = [ = “¥«_【対={—汕4.10裁见课本后面231页参考答秦心腿抿題1泊: 4.11解:设i酒为“,方差为(J:,则X~N( UP(A F>96)=1-P(X<96)= 1-P( )所以酸在60到84的抚率为P(60 S X S 84) = P(竺丄 < 丄上12 a4151)=20(1)-1-2x0.8413 ・1=0.68264.!2E(X 2) = OxO4+l :xO.3 + 22xO2+3:xO 1 = 2£(5X 2 + 4) = 4x0.4+(5xl 2 + 4)x0.3 + (5x22 + 4)x0 2+(5x3:+ 4)x0.1 = 14EQ ・)=£(2X) = F 2xe^dx =£( V) = H V |: + 不呦4.13 H :=2(-厂)|; = 24 15聲看课本后面231页答案E(T) = E(<?4) = {「Q-3x4.14 H: r = —3设球的肓径为x 则:/(x) = ^-a■a<x<b其它4^Xi够胡_子)胡尹兄◎挣牛在 夕卜吕(》如4.16 解:仁(x)=匸/(〔>)4 = f. 12yd> = 4xf (v)=匸fg)e=j l lydx=12y -12y3£W =匸/「(X)•曲叮 4.X逐 WE(T)=匸/ (x) ydy = [ 12y -12y*d> = |E(AT)= [f f(x,y)xydxdy = [f 12xy dxdy = ' 12xtic =0<><xS 03 0 2E(X、心(环讼諒4.&=|£(丫)=匚/())y0 = fl2y°-12ydy =;4"解•.X与Y相互独立,■• •EQT) = E(X)E(D = f 疋还f〉/迪.二(扌斗:)J; "(4)°JO= jx(一“i|;+J;/•⑥)=亍[5 + (r 灯)卩彳x(5+l) = 44.18, 4.19, 4・20势看课本后面231, 232页答秦• 9•4上设X表示10颗骰子皈的点数之和,X (心1丄…10)表示第:颗般子出现的点«,则X^X:,且X\,X“・X*是*1独立同分布的,又E(A;)=1X1+2X1+...+6X1=A1o o 6 610 10 九^£(A^ = £(yXJ = X£W = 1Ox^ = 35MI Z64.22爹看课本后面232页答案4.23 E(X\ = OxO4 + l2xO.3 + 22xO2+35xO 1 = 2D(X)= £(X:)-[£(X)]2 =2-l2=l£(F2)=O X O.3+12X O5+22X O.2+32X O=1.3z)(y)=£(r2)-[£(r)j2=1.3-0.^ =0.49 4.24E(X:)叮斗皿+胆毎存*卜护+护|;十¥ = ¥DW = E(X:) - [E(X)f =y-4 = |Var(X) = E(X:)-[E(X)f =[我[[加r],0 其它-1 < > < 1 其它4.25Zr(x) = {呼—0 其它二扌-1<X<10其它w •计 m 吏支ue >n ¥x =p > “轻H£5>^V 3«20)P A#・0Z —X GUNbl -%十»・x )4+・:+(E 4.+c r )4MKs s(T )Q +(电Q «(W+...+W +WQ »§(小)2•士小 N+示)3 Hf …咅麗&。
概率论与数理统计第四章习题参考答案

=
⎡ E⎢
1
⎢⎣ n −1
n i =1
(Xi
−
⎤ X )2 ⎥
⎥⎦
=
1 n −1
⎡ E⎢
⎢⎣
n i =1
X
2 i
−
nX
2⎤ ⎥ ⎥⎦
=
1 n −1
⎡n ⎢ ⎢⎣ i=1
E
(
X
2 i
)
−
nE( X
2⎤ )⎥ ⎥⎦
∑[ ] [ ] =
1 n −1
⎧ ⎨ ⎩
n i =1
D(X i ) + E 2 (X i )
X −µ 3/2
<
⎫ 1.96⎬
=
0.95
⎭
故,正态总体均值 µ 的 95%的置信区间为 (X − 2.94, X + 2.94)
代入样本值得正态总体均值 µ 的 95%的置信区间为(-2.565,3.315)。
(2)当σ 未知时,由 T = X − µ ~ t(n − 1) 即T = X − µ ~ t(3) ,所以
n
−a n
=0 =0
无解。由此不能求得
a,
b
的极大似然估计量。
⎩ ∂b
b−a
解:X
的概率密度为
f
(x)
=
⎪⎧ ⎨b
1 −
a
,
a
≤
x
≤
b
,
⎪⎩ 0, 其它
似然函数为 L(a, b) = 1 , θ1 ≤ xi ≤ θ 2 ,i = 1,2,L, n , (b − a)n
对于给定的样本值 (x1 , x2 ,L, xn )
−
n
D(
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第四章习题参考答案

第四章 大数定律与中心极限定理习题4.11. 如果X X Pn →,且Y X Pn →.试证:P {X = Y } = 1.证:因 | X − Y | = | −(X n − X ) + (X n − Y )| ≤ | X n − X | + | X n − Y |,对任意的ε > 0,有⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−≤≥−≤2||2||}|{|0εεεY X P X X P Y X P n n ,又因X X Pn →,且Y X Pn →,有02||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εX X P n n ,02||lim =⎭⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εY X P n n ,则P {| X − Y | ≥ ε} = 0,取k 1=ε,有01||=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−k Y X P ,即11||=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−k Y X P , 故11||lim1||}{1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧<−==+∞→+∞=k Y X P k Y X P Y X P k k I . 2. 如果X X Pn →,Y Y Pn →.试证:(1)Y X Y X Pn n +→+; (2)XY Y X Pn n →.证:(1)因 | (X n + Y n ) − (X + Y ) | = | (X n − X ) + (Y n − Y )| ≤ | X n − X | + | Y n − Y |,对任意的ε > 0,有⎭⎫⎩⎨⎧≥−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−≤≥+−+≤2||2||}|)()({|0εεεY Y P X X P Y X Y X P n n n n ,又因X X P n →,Y Y P n →,有02||lim =⎭⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εX X P n n ,02||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+∞→εY Y P n n ,故0}|)()({|lim =≥+−++∞→εY X Y X P n n n ,即Y X Y X Pn n +→+;(2)因 | X n Y n − XY | = | (X n − X )Y n + X (Y n − Y ) | ≤ | X n − X | ⋅ | Y n | + | X | ⋅ | Y n − Y |,对任意的ε > 0,有⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−⋅+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−≤≥−≤2||||2||||}|{|0εεεY Y X P Y X X P XY Y X P n n n n n ,对任意的h > 0,存在M 1 > 0,使得4}|{|1h M X P <≥,存在M 2 > 0,使得8}|{|2hM Y P <≥, 存在N 1 > 0,当n > N 1时,8}1|{|h Y Y P n <≥−, 因| Y n | = | (Y n − Y ) + Y | ≤ | Y n − Y | + | Y |,有4}|{|}1|{|}1|{|22h M Y Y Y P M Y P n n <≥+≥−≤+≥, 存在N 2 > 0,当n > N 2时,4)1(2||2h M X X P n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≥−ε,当n > max{N 1, N 2}时,有244}1|{|)1(2||2||||22h h h M Y P M X X P Y X X P n n n n =+<+≥+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≥−≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−εε,存在N 3 > 0,当n > N 3时,42||1hM Y Y P n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−ε,有244}|{|2||2||||11h h h M X P M Y Y P X Y Y P n n =+<≥+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−εε,则对任意的h > 0,当n > max{N 1, N 2, N 3} 时,有h h h Y Y X P Y X X P XY Y X P n n n n n =+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−⋅+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⋅−≤≥−≤222||||2||||}|{|0εεε,故0}|{|lim =≥−+∞→εXY Y X P n n n ,即XY Y X Pn n →.3. 如果X X Pn →,g (x )是直线上的连续函数,试证:)()(X g X g Pn →. 证:对任意的h > 0,存在M > 0,使得4}|{|h M X P <≥, 存在N 1 > 0,当n > N 1时,4}1|{|h X X P n <≥−, 因| X n | = | (X n − X ) + X | ≤ | X n − X | + | X |,则244}|{|}1|{|}1|{|h h h M X P X X P M X P n n =+<≥+≥−≤+≥, 因g (x ) 是直线上的连续函数,有g (x ) 在闭区间 [− (M + 1), M + 1] 上连续,必一致连续, 对任意的ε > 0,存在δ > 0,当 | x − y | < δ 时,有 | g (x ) − g ( y ) | < ε ,存在N 2 > 0,当n > N 2时,4}|{|hX X P n <≥−δ,则对任意的h > 0,当n > max{N 1, N 2} 时,有{}}|{|}1|{|}|{|}|)()({|0M X M X X X P X g X g P n n n ≥+≥≥−≤≥−≤U U δεh hh h M X P M X P X X P n n =++<≥++≥+≥−≤424}|{|}1|{|}|{|δ, 故0}|)()({|lim =≥−+∞→εX g X g P n n ,即)()(X g X g Pn →.4. 如果a X P n →,则对任意常数c ,有ca cX Pn →. 证:当c = 0时,有c X n = 0,ca = 0,显然ca cX Pn →;当c ≠ 0时,对任意的ε > 0,有0||||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥−+∞→c a X P n n ε, 故0}|{|lim =≥−+∞→εca cX P n n ,即ca cX Pn →.5. 试证:X X P n →的充要条件为:n → +∞ 时,有0||1||→⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−XX X X E n n .证:以连续随机变量为例进行证明,设X n − X 的密度函数为p ( y ),必要性:设X X Pn →,对任意的ε > 0,都有0}|{|lim =≥−+∞→εX X P n n ,对012>+εε,存在N > 0,当n > N 时,εεε+<≥−1}|{|2X X P n , 则∫∫∫≥<∞+∞−+++=+=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−εε||||)(||1||)(||1||)(||1||||1||y y n n dy y p y y dy y p y y dy y p y y XX X X E εεεεεεεεεεεεε=+++<≥−+<−+=++≤∫∫≥<11}|{|}|{|1)()(12||||X X P X X P dy y p dy y p n n y y ,故n → +∞ 时,有0||1||→⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−XX X X E n n ; 充分性:设n → +∞ 时,有0||1||→⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−XX X X E n n , 因∫∫∫≥≥≥++≤++==≥−εεεεεεεεεε||||||)(||1||1)(11)(}|{|y y y n dy y p y y dy y p dy y p X X P ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−+−+=++≤∫∞+∞−||1||1)(||1||1X X X X E dy y p y y n n εεεε, 故0}|{|lim =≥−+∞→εX X P n n ,即X X Pn →.6. 设D (x )为退化分布:⎩⎨⎧≥<=.0,1;0,0)(x x x D试问下列分布函数列的极限函数是否仍是分布函数?(其中n = 1, 2, ….)(1){D (x + n )}; (2){D (x + 1/n )}; (3){D (x − 1/n )}.解:(1)对任意实数x ,当n > −x 时,有x + n > 0,D (x + n ) = 1,即1)(lim =++∞→n x D n ,则 {D (x + n )} 的极限函数是常量函数f (x ) = 1,有f (−∞) = 1 ≠ 0,故 {D (x + n )} 的极限函数不是分布函数; (2)若x ≥ 0,有01>+n x ,11=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+n x D ,即11lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛++∞→n x D n ,若x < 0,当x n 1−>时,有01<+n x ,01=⎟⎠⎞⎜⎝⎛+n x D ,即01lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛++∞→n x D n ,则⎩⎨⎧≥<=⎟⎠⎞⎜⎝⎛++∞→.0,1;0,01lim x x n x D n 这是在0点处单点分布的分布函数,满足分布函数的基本性质,故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎟⎠⎞⎜⎝⎛+n x D 1的极限函数是分布函数;(3)若x ≤ 0,有01<−n x ,01=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−n x D ,即01lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+∞→n x D n ,若x > 0,当x n 1>时,有01>−n x ,11=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−n x D ,即11lim =⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+∞→n x D n ,则⎩⎨⎧>≤=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+∞→.0,1;0,01lim x x n x D n 在x = 0处不是右连续,故⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎟⎠⎞⎜⎝⎛−n x D 1的极限函数不是分布函数.7. 设分布函数列 {F n (x )} 弱收敛于连续的分布函数F (x ),试证:{F n (x )} 在 (−∞, +∞) 上一致收敛于分布函数F (x ). 证:因F (x ) 为连续的分布函数,有F (−∞) = 0,F (+∞) = 1,对任意的ε > 0,取正整数ε2>k ,则存在分点x 1 < x 2 < … < x k −1,使得1,,2,1,)(−==k i kix F i L ,并取x 0 = −∞,x k = +∞, 可得k k i k x F x F i i ,1,,2,1,21)()(1−=<=−−L ε, 因 {F n (x )} 弱收敛于F (x ),且F (x ) 连续,有 {F n (x )} 在每一点处都收敛于F (x ),则存在N > 0,当n > N 时,1,,2,1,2|)()(|−=<−k i x F x F i i n L ε,且显然有20|)()(|00ε<=−x F x F n ,20|)()(|ε<=−k k n x F x F ,对任意实数x ,必存在j ,1 ≤ j ≤ k ,有x j −1 ≤ x < x j ,因2)()()()(2)(11εε+<≤≤<−−−j j n n j n j x F x F x F x F x F ,则εεεε−=−−>−−>−−222)()()()(1x F x F x F x F j n ,且εεεε=+<+−<−222)()()()(x F x F x F x F j n ,即对任意的ε > 0和任意实数x ,总存在N > 0,当n > N 时,都有 | F n (x ) − F (x ) | < ε , 故 {F n (x )} 在 (−∞, +∞) 上一致收敛于分布函数F (x ).8. 如果X X Ln →,且数列a n → a ,b n → b .试证:b aX b X a Ln n n +→+. 证:设y 0是F aX + b ( y ) 的任一连续点,则对任意的ε > 0,存在h > 0,当 | y − y 0 | < h 时,4|)()(|0ε<−++y F y F b aX b aX ,又设y 是满足 | y − y 0 | < h 的F aX + b ( y ) 的任一连续点,因⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤=≤+=+a b y F a b y X P y b aX P y F X b aX }{)(,有a b y x −=是F X (x )的连续点,且X X L n→, 有)()(lim x F x F X X n n =+∞→,存在N 1,当n > N 1时,4|)()(|ε<−x F x F X X n ,即4|)()(|ε<−++y F y F b aX b aX n ,则当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2|)()(||)()(||)()(|00ε<−+−≤−++++++y F y F y F y F y F y F b aX b aX b aX b aX b aX b aX n n , 因X 的分布函数F X (x ) 满足F X (−∞) = 0,F X (+∞) = 1,F X (x ) 单调不减且几乎处处连续, 存在M ,使得F X (x ) 在x = ± M 处连续,且41)(ε−>M F X ,4)(ε<−M F X ,因X X Ln →,有41)()(lim ε−>=+∞→M F M F X X n n ,4)()(lim ε<−=−+∞→M F M F X X n n ,则存在N 2,当n > N 2时,41)(ε−>M F n X ,4)(ε<−M F n X ,可得2)(1)(}|{|ε<−+−=>M F M F M X P n n X X n ,因数列a n → a ,b n → b ,存在N 3,当n > N 3时,M h a a n 4||<−,4||h b b n <−, 可得当n > max{N 2, N 3}时,⎭⎫⎩⎨⎧>−+−=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−+2|)()(|2|)()(|h b b X a a P h b aX b X a P n n n n n n n2}|{|24||42||||||ε<>=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+⋅≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+⋅−≤M X P h h X M hP h b b X a a P nn n n n , 则⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤≤+=+2|)()(|2}{)(000h b aX b X a h y b aX P y b X a P y F n n n n n n n n b X a n n n U222|)()(|200ε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−++⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤+h y F h b aX b X a P h y b aX P b aX n n n n n n , 且⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−+≤+≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+2|)()(|}{22000h b aX b X a y b X a P h y b aX P h y F n n n n n n n n b aX n U2)(2|)()(|}{00ε+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+−++≤+≤+y F h b aX b X a P y b X a P n n n b X a n n n n n n n , 即22)(22000εε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<<−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+++h y F y F h y F b aX b X a b aX n n n n n ,因当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2)()(2)(00εε+<<−+++y F y F y F b aX b aX b aX n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛++h y h y 00,2取F aX + b ( y ) 的任一连续点y 1,满足 | y 1 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε+<+≤+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<++++)(2)(22)(0100y F y F h y F y F b aX b aX b aX b X a n n n n n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−2,00h y h y 取F aX + b ( y ) 的任一连续点y 2,满足 | y 2 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε−>−≥−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−>++++)(2)(22)(0200y F y F h y F y F b aX b aX b aX b X a n n n n n ,即对于F aX + b ( y ) 的任一连续点y 0,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,ε<−++|)()(|00y F y F b aX b X a n n n , 故)()(y F y F b aX Wb X a n n n ++→,b aX b X a Ln n n +→+. 9. 如果X X Ln →,a Y Pn →,试证:a X Y X Ln n +→+. 证:设y 0是F X + a ( y ) 的任一连续点,则对任意的ε > 0,存在h > 0,当 | y − y 0 | < h 时,4|)()(|0ε<−++y F y F a X a X ,又设y 是满足 | y − y 0 | < h 的F X + a ( y )的任一连续点,因F X + a ( y ) = P {X + a ≤ y } = P {X ≤ y − a } = F X ( y − a ),有x = y − a 是F X (x )的连续点,且X X Ln →, 有)()(lim x F x F X X n n =+∞→,存在N 1,当n > N 1时,4|)()(|ε<−x F x F X X n ,即4|)()(|ε<−++y F y F a X a X n , 则当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2|)()(||)()(||)()(|00ε<−+−≤−++++++y F y F y F y F y F y F a X a X a X a X a X a X n n ,因a Y Pn →,有02||lim =⎭⎫⎩⎨⎧>−+∞→h a Y P n n ,存在N 2,当n > N 2时,22||ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−h a Y P n , 则⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎫⎩⎨⎧>−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤≤+=+2||2}{)(000h a Y h y a X P y Y X P y F n n n n Y X n n U222||200ε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤+≤+h y F h a Y P h y a X P a X n n n , 且⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎫⎩⎨⎧>−≤+≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤+=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+2||}{22000h a Y y Y X P h y a X P h y F n n n n a X n U2)(2||}{00ε+<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+≤+≤+y F h a Y P y Y X P n n Y X n n n , 即22)(22000εε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<<−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−+++h y F y F h y F a X Y X a X n n n n ,因当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2)()(2)(00εε+<<−+++y F y F y F a X a X a X n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛++h y h y 00,2取F X + a ( y ) 的任一连续点y 1,满足 | y 1 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2}时,εεε+<+≤+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<++++)(2)(22)(0100y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−2,00h y h y 取F X + a ( y ) 的任一连续点y 2,满足 | y 2 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2}时,εεε−>−≥−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−>++++)(2)(22)(0200y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,即对于F X + a ( y ) 的任一连续点y 0,当n > max{N 1, N 2}时,ε<−++|)()(|00y F y F a X Y X n n , 故)()(y F y F a X WY X n n ++→,a X Y X Ln n +→+. 10.如果X X Ln →,0Pn Y →,试证:0Pn n Y X →.证:因X 的分布函数F X (x ) 满足F X (−∞) = 0,F X (+∞) = 1,F X (x ) 单调不减且几乎处处连续,则对任意的h > 0,存在M ,使得F X (x ) 在x = ± M 处连续,且41)(h M F X −>,4)(hM F X <−, 因X X L n →,有41)()(lim h M F M F X X n n −>=+∞→,4)()(lim h M F M F X X n n <−=−+∞→,则存在N 1,当n > N 1时,41)(h M F n X −>,4)(hM F n X <−,可得2)(1)(}|{|hM F M F M X P n n X X n <−+−=>,因0Pn Y →,对任意的ε > 0,有0||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+∞→M Y P n n ε,存在N 2,当n > N 2时,2||h M Y P n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧>ε, 则当n > max{N 1, N 2}时,有h M Y P M X P M Y M X P Y X P n n n n n n <⎭⎬⎫⎩⎨⎧>+>≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧>>≤>εεε||}|{|||}|{|}|{|U ,故0}|{|lim =>+∞→εn n n Y X P ,即0Pn n Y X →.11.如果X X Ln →,a Y Pn →,且Y n ≠ 0,常数a ≠ 0,试证:aXY X L n n →. 证:设y 0是F X / a ( y ) 的任一连续点,则对任意的ε > 0,存在h > 0,当 | y − y 0 | < h 时,4|)()(|0//ε<−y F y F a X a X ,又设y 是满足 | y − y 0 | < h 的F X / a ( y ) 的任一连续点,因)(}{)(/ay F ay X P y a X P y F X a X =≤=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤=,有x = ay 是F X (x )的连续点,且X X Ln →,有)()(lim x F x F X X n n =+∞→,存在N 1,当n > N 1时,4|)()(|ε<−x F x F X X n ,即4|)()(|//ε<−y F y F a X a X n ,则当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2|)()(||)()(||)()(|0////0//ε<−+−≤−y F y F y F y F y F y F a X a X a X a X a X a X n n ,因X 的分布函数F X (x )满足F X (−∞) = 0,F X (+∞) = 1,F X (x )单调不减且几乎处处连续,存在M ,使得F X (x ) 在x = ± M 处连续,且121)(ε−>M F X ,12)(ε<−M F X ,因X X Ln →,有121)()(lim ε−>=+∞→M F M F X X n n ,12)()(lim ε<−=−+∞→M F M F X X n n ,则存在N 2,当n > N 2时,121)(ε−>M F n X ,12)(ε<−M F n X ,可得6)(1)(}|{|ε<−+−=>M F M F M X P n n X X n ,因0≠→a Y Pn ,有02||lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+∞→h a Y P n n ,存在N 3 > 0,当n > N 3时,62||||ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−a a Y P n ,有62||||ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧<a Y P n ,且64||2ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−M h a a Y P n , 可得当n > max{N 1, N 2, N 3}时,⎭⎬⎫⎩⎨⎧>⋅−⋅=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−2||||||||2)(2h Y a a Y X P h aY Y a X P h a X Y X P n n n n n n n n n ⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧<⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−>≤2||||4||}|{|2a Y M h a a Y M X P n n n U U22||||4||}|{|2ε<⎭⎬⎫⎩⎨⎧<+⎭⎬⎫⎩⎨⎧>−+>≤a Y P M h a a Y P M X P n n n ,则⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎪⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤=22)(000/h a X Y X h y a XP y Y X P y F n n n n n n Y X n n U22220/0ε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧+≤≤h y F h a X Y X P h y a X P a X n n n n n ,且⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧−≤=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−222000/h a X Y X y Y X P h y a X P h y F n n n nn n a X n U2)(20/0ε+<⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧>−+⎭⎬⎫⎩⎨⎧≤≤y F h a X Y X P y Y X P n n Y X n n n n n ,即22)(220/0/0/εε+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<<−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−h y F y F h y F a X Y X a X n n n n ,因当n > N 1且 | y − y 0 | < h 时,2)()(2)(0//0/εε+<<−y F y F y F a X a X a X n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛++h y h y 00,2取F X / a ( y ) 的任一连续点y 1,满足 | y 1 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε+<+≤+⎟⎠⎞⎜⎝⎛+<)(2)(22)(0/1/0/0/y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,在区间⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−2,00h y h y 取F X / a ( y ) 的任一连续点y 2,满足 | y 2 − y 0 | < h ,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,εεε−>−≥−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−>)(2)(22)(0/2/0/0/y F y F h y F y F a X a X a X Y X n n n n ,即对于F X / a ( y ) 的任一连续点y 0,当n > max{N 1, N 2, N 3}时,ε<−|)()(|0/0/y F y F a X Y X n n ,故)()(//y F y F a X WY X n n →,aX Y X L n n →. 12.设随机变量X n 服从柯西分布,其密度函数为+∞<<∞−+=x x n nx p n ,)1π()(22.试证:0Pn X →.证:对任意的ε > 0,)arctan(π2)arctan(π1)1π(}|{|22εεεεεεn nx dx x n n X P n ==+=<−−∫, 则12ππ2)arctan(lim π2}|0{|lim =⋅==<−+∞→+∞→εεn X P n n n , 故0Pn X →.13.设随机变量序列{X n }独立同分布,其密度函数为⎪⎩⎪⎨⎧<<=.,0;0,1)(其他ββx x p其中常数β > 0,令Y n = max{X 1, X 2, …, X n },试证:βPn Y →.证:对任意的ε > 0,P {| Y n − β | < ε} = P {β − ε < Y n < β + ε} = P {max{X 1, X 2, …, X n } > β − ε}= 1 − P {max{X 1, X 2, …, X n } ≤ β − ε} = 1 − P {X 1 ≤ β − ε} P {X 2 ≤ β − ε} … P {X n ≤ β − ε}n⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=βεβ1, 则11lim }|{|lim =⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=<−+∞→+∞→nn n n Y P βεβεβ, 故βPn Y →.14.设随机变量序列{X n }独立同分布,其密度函数为⎩⎨⎧<≥=−−.,0;,e )()(a x a x x p a x 其中Y n = min{X 1, X 2, …, X n },试证:a Y Pn →.证:对任意的ε > 0,P {| Y n − a | < ε} = P {a − ε < Y n < a + ε} = P {min{X 1, X 2, …, X n } < a + ε}= 1 − P {min{X 1, X 2, …, X n } ≥ a + ε} = 1 − P {X 1 ≥ a + ε} P {X 2 ≥ a + ε} … P {X n ≥ a + ε}εεεn na a x n a a x dx −∞++−−∞++−−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=∫e 1e 1e 1)()(, 则1)e 1(lim }|{|lim =−=<−−+∞→+∞→εεn n n n a Y P ,故a Y Pn →.15.设随机变量序列{X n }独立同分布,且X i ~ U(0, 1).令nni i n X Y 11⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∏=,试证明:c Y P n →,其中c 为常数,并求出c .证:设∑∏===⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛==n i i n i i n n X n X n Y Z 11ln 1ln 1ln ,因X i ~ U (0, 1), 则1)ln (ln )(ln 101−=−==∫x x x xdx X E i ,2)2ln 2ln (ln )(ln 12122=+−==∫x x x x x xdx X E i ,1)](ln [)(ln )Var(ln 22=−=i i i X E X E X , 可得1)(ln 1)(1−==∑=n i i n X E n Z E ,n X nZ ni in 1)Var(ln 1)Var(12==∑=,由切比雪夫不等式,可得对任意的ε > 0,221)Var(}|)({|εεεn Z Z E Z P n n n =≤≥−,则01lim }|)({|lim 02=≤≥−≤+∞→+∞→εεn Z E Z P n n n n ,即0}|)({|lim =≥−+∞→εn n n Z E Z P ,1)(−=→n P n Z E Z ,因n Z n Y e =,且函数e x 是直线上的连续函数,根据本节第3题的结论,可得1e e −→=PZ n n Y , 故c Y Pn →,其中1e −=c 为常数.16.设分布函数列{F n (x )}弱收敛于分布函数F (x ),且F n (x ) 和F (x ) 都是连续、严格单调函数,又设 ξ 服从(0, 1)上的均匀分布,试证:)()(11ξξ−−→F F Pn. 证:因F (x ) 为连续的分布函数,有F (−∞) = 0,F (+∞) = 1,则对任意的h > 0,存在M > 0,使得21)(h M F −>,2)(h M F <−, 因F (x ) 是连续、严格单调函数,有F −1( y ) 也是连续、严格单调函数, 可得F −1( y ) 在区间 [F (− M − 1), F (M + 1)] 上一致连续, 对任意的ε > 0,存在δ > 0,当y , y * ∈ [F (− M − 1), F (M + 1)] 且 | y − y * | < δ 时,| F −1( y ) − F −1( y *) | < ε, 设y * 是 [F (−M ), F (M )] 中任一点,记x * = F −1( y *),有x * ∈ [−M , M ],不妨设0 < ε < 1, 则对任意的x 若满足 ε≥−|*|x x ,就有 δ≥−|*)(|y x F ,根据本节第7题的结论知,{F n (x )} 在 (−∞, +∞) 上一致收敛于分布函数F (x ), 则对δ > 0和任意实数x ,总存在N > 0,当n > N 时,都有 | F n (x ) − F (x ) | < δ, 因当n > N 时,δ<−|)()(|x F x F n 且δ≥−|*(|y x F ,有*)(y x F n ≠,即*)(1y F x n −≠, 则对任意的0 < ε < 1,当n > N 时,*)(1y F n −满足ε<−=−−−−|*)(*)(||**)(|111y F y F x y F n n , 可得对任意的0 < ε < 1,当n > N 时,h M F M F P F F P n −>−∈≥<−−−1)]}(),([{}|)()({|11ξεξξ由h 的任意性可知1}|)()({|lim 11=<−−−+∞→εξξF F P n n ,故)()(11ξξ−−→F F Pn.17.设随机变量序列{X n }独立同分布,数学期望、方差均存在,且E (X n ) = µ,试证:µP n k k X k n n →⋅+∑=1)1(2.证:令∑=⋅+=nk k n X k n n Y 1)1(2,并设Var (X n ) = σ 2, 因µµµ=+⋅+=+=∑=)1(21)1(2)1(2)(1n n n n k n n Y E nk n , 且222212222)1(324)12)(1(61)1(4)1(4)Var(σσσ++=++⋅+=+=∑=n n n n n n n n k n n Y nk n , 则由切比雪夫不等式可得,对任意的ε > 0,222)1(3241)Var(1}|{|1σεεεµ++−=−≥<−≥n n n Y Y P n n , 因1)1(3241lim 22=⎥⎦⎤⎢⎣⎡++−+∞→σεn n n n ,由夹逼准则可得1}|{|lim =<−+∞→εµn n Y P , 故µP n k kn X k n n Y →⋅+=∑=1)1(2. 18.设随机变量序列{X n }独立同分布,数学期望、方差均存在,且E (X n ) = 0,Var (X n ) = σ 2.试证:E (X n ) = 0,Var (X n ) = σ 2.试证:2121σP n k k X n →∑=. 注:此题与第19题应放在习题4.3中,需用到4.3节介绍的辛钦大数定律.证:因随机变量序列}{2n X 独立同分布,且222)]([)Var()(σ=+=n n n X E X X E 存在,故}{2nX 满足辛钦大数定律条件,}{2nX 服从大数定律,即2121σP n k k X n →∑=.19.设随机变量序列{X n }独立同分布,且Var (X n ) = σ 2存在,令∑==n i i X n X 11,∑=−=n i i n X X n S 122)(1.试证:22σPnS →.证:2122112122122121)2(1)(1X X n X n X X X n X X X X n X X n S n i i ni i n i i n i i i n i i n−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+−=+−=−=∑∑∑∑∑=====,设E(X n ) = µ,{X n }满足辛钦大数定律条件,{X n }服从大数定律,即µP nk k X n X →=∑=11,则根据本节第2题第(2)小问的结论知,22µPX →,因随机变量序列}{2n X 独立同分布,且2222)]([)Var()(µσ+=+=n n n X E X X E 存在,则}{2nX 满足辛钦大数定律条件,}{2nX 服从大数定律,即22121µσ+→∑=P n k k X n ,故根据本节第2题第(1)小问的结论知,22222122)(1σµµσ=−+→−=∑=P n i i nX X n S .20.将n 个编号为1至n 的球放入n 个编号为1至n 的盒子中,每个盒子只能放一个球,记⎩⎨⎧=.,0;,1反之的盒子的球放入编号为编号为i i X i 且∑==ni i n X S 1,试证明:0)(Pn n n S E S →−. 证:因n X P i 1}1{==,nX P i 11}0{−==,且i ≠ j 时,)1(1}1{−==n n X X P j i ,)1(11}0{−−==n n X X P j i , 则n X E i 1)(=,⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=n n X i 111)Var(, 且i ≠ j 时,)1(1)(−=n n X X E j i ,)1(11)1(1)()()(),Cov(22−=−−=−=n n n n n X E X E X X E X X j i j i j i , 有1)()(1==∑=ni i n X E S E ,1)1(1)1(11),Cov(2)Var()Var(211=−⋅−+−=+=∑∑≤<≤=n n n n n X X X S nj i j i ni i n , 可得0)]()([1)(=−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡−n n n n S E S E n n S E S E ,221)Var(1)(Var n S n n S E S n n n ==⎥⎦⎤⎢⎣⎡−, 由切比雪夫不等式,可得对任意的ε > 0,2221)(Var 1)()(εεεn n S E S n S E S E n S E S P n n n n n n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡−≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−, 则01lim )()(lim 022=≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−−≤+∞→+∞→εεn n S E S E n S E S P n n n n n n , 故0)(Pn n nS E S →−.习题4.21. 设离散随机变量X 的分布列如下,试求X 的特征函数.1.02.03.04.03210PX解:特征函数ϕ (t ) = e it ⋅ 0 × 0.4 + e it ⋅ 1 × 0.3 + e it ⋅ 2 × 0.2 + e it ⋅ 3 × 0.1 = 0.4 + 0.3 e it + 0.2 e 2it + 0.1 e 3it .2. 设离散随机变量X 服从几何分布P {X = k } = (1 − p ) k − 1 p , k = 1, 2, … .试求X 的特征函数.并以此求E (X ) 和Var (X ). 解:特征函数ititk k ititk k itk p p p p p p t e)1(1e )]1([ee)1(e )(1111−−=−=−⋅=∑∑+∞=−+∞=−ϕ; 因22]e )1(1[e ]e )1(1[]e )1([e ]e )1(1[e )(it it it it it it it p ip p i p p p i p t −−=−−⋅−−⋅−−−⋅⋅=′ϕ,有)()0(2X iE pip ip ===′ϕ,故pX E 1)(=; 因332]e )1(1[]e )1(1[e ]e )1([]e )1(1[e 2]e )1(1[e )(it it it itit itit itp p p i p p ip p i ip t −−−+−=⋅−−⋅−−−−−⋅⋅=′′−−ϕ, 有)(2)2()0(2223X E i pp p p p =−−=−−=′′ϕ,可得222)(p p X E −=, 故222112)Var(p pp p p X −=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−=. 3. 设离散随机变量X 服从巴斯卡分布rk r p p r k k X P −−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−==)1(11}{,k = r , r + 1, …试求X 的特征函数.解:特征函数∑∑+∞=−−+∞=−−+−−−=−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−−⋅=r k r k it r k itr r r k r k r itkp r k k r p p p r k t )(e)1)(1()1()!1(e )1(11e )(L ϕ ∑∑+∞=−=−−−+∞=−=−−=+−−−=r k p x r k r r it rk p x r k r it ititdx x d r p x r k k r p e )1(111e )1()()!1()e ()1()1()!1()e (L itit it p x r r it p x r r r it p x k k r r r it x r r p x dx d r p x dx d r p e )1(e )1(11e )1(1111)1()!1()!1()e (11)!1()e ()!1()e (−=−=−−−=+∞=−−−−−⋅−=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅−=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−=∑rit itr it r it p p p p ⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=−−=e )1(1e ]e )1(1[)e (. 4. 求下列分布函数的特征函数,并由特征函数求其数学期望和方差.(1))0(,e 2)(||1>=∫∞−−a dt a x F x t a ; (2))0(,1π)(222>+=∫∞−a dt at a x F x . 解:(1)因密度函数||11e 2)()(x a ax F x p −=′=,故⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡−++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=⋅=+∞−∞−+∞+−∞−+∞+∞−−∫∫∫0)(0)(0)(0)(||1e e 2e e 2ee 2)(ait a it a dx dx a dx a t x a it x a it x a it x a it x a itx ϕ 222112at a a it a it a +=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−−+=; 因222222221)(22)()(a t ta t a t a t +−=⋅+−=′ϕ,有)(0)0(1X iE ==′ϕ, 故E (X ) = 0;因32242242222222221)(26)(2)(22)(2)(a t a t a a t t a t t a a t a t +−=+⋅+⋅−+⋅−=′′ϕ, 有)(22)0(222641X E i a a a =−=−=′′ϕ,可得222)(a X E =, 故222202)Var(aa X =−=;(2)因密度函数22221π)()(ax a x F x p +⋅=′=, 则∫+∞∞−+⋅=dx a x a t itx 2221e π)(ϕ, 由第(1)小题的结论知∫∞+∞−=+=dx x p a t a t itx )(e )(12221ϕ,根据逆转公式,可得∫∫∞+∞−−∞+∞−−−+⋅===dt at a dt t a x p itx itx x a 2221||1e π21)(e π21e 2)(ϕ, 可得||||222e πe 2π21e y a y a itya a a dt a t −−−+∞∞−=⋅=+⋅∫, 故||||222e e ππ1e π)(t a t a itx a a dx ax a t −−+∞∞−=⋅=+⋅=∫ϕ; 因⎩⎨⎧>−<=′−,0,e ,0,e )(2t a t a t atat ϕ 有a a −=+′≠=−′)00()00(22ϕϕ,即)0(2ϕ′不存在, 故E (X ) 不存在,Var (X ) 也不存在.5. 设X ~ N (µ, σ 2),试用特征函数的方法求X 的3阶及4阶中心矩. 解:因X ~ N (µ, σ 2),有X 的特征函数是222e)(t t i t σµϕ−=,则)(e)(2222t i t t t i σµϕσµ−⋅=′−,)(e)(e )(222222222σσµϕσµσµ−⋅+−⋅=′′−−t t i t t i t i t ,因)()(3e)(e)(2223222222σσµσµϕσµσµ−⋅−⋅+−⋅=′′′−−t i t i t t t i t t i ,有ϕ″′(0) = e 0 ⋅ (i µ )3 + e 0 ⋅ 3i µ ⋅ (−σ 2) = − i µ 3 − 3i µσ 2 = i 3E (X 3) = − i E (X 3), 故E (X 3) = µ 3 + 3µσ 2; 又因2222222422)4()(3e)()(6e)(e)(222222σσσµσµϕσµσµσµ−⋅+−⋅−⋅+−⋅=−−−t t i t t i t t i t i t i t ,有ϕ (4)(0) = e 0 ⋅ (i µ )4 + e 0 ⋅ 6(i µ)2 ⋅ (−σ 2) + e 0 ⋅ 3σ 4 = µ 4 + 6µ 2σ 2 + 3σ 4 = i 4E (X 4) = E (X 4), 故E (X 4) = µ 4 + 6µ 2σ 2 + 3σ 4.6. 试用特征函数的方法证明二项分布的可加性:若X ~ b (n , p ),Y ~ b (m , p ),且X 与Y 独立,则X + Y ~ b (n + m , p ).证:因X ~ b (n , p ),Y ~ b (m , p ),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为ϕ X (t ) = ( p e it + 1 − p ) n ,ϕ Y (t ) = ( p e it + 1 − p ) m , 则X + Y 的特征函数为ϕ X + Y (t ) = ϕ X (t ) ⋅ϕ Y (t ) = ( p e it + 1 − p ) n + m ,这是二项分布b (n + m , p )的特征函数, 故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ b (n + m , p ).7. 试用特征函数的方法证明泊松分布的可加性:若X ~ P (λ1),Y ~ P (λ2),且X 与Y 独立,则X + Y ~ P (λ1 + λ2).证:因X ~ P (λ1),Y ~ P (λ2),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为)1(e1e )(−=itt X λϕ,)1(e2e )(−=itt Y λϕ,则X + Y 的特征函数为)1)(e(21e )()()(−++==itt t t Y X Y X λλϕϕϕ,这是泊松分布P (λ1 + λ2)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ P (λ1 + λ2).8. 试用特征函数的方法证明伽马分布的可加性:若X ~ Ga (α1, λ),Y ~ Ga (α2, λ),且X 与Y 独立,则X + Y ~ Ga (α1 + α2 , λ).证:因X ~ Ga (α1, λ),Y ~ Ga (α2, λ),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为11)(αλϕ−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=it t X ,21)(αλϕ−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=it t Y ,则X + Y 的特征函数为)(211)()()(ααλϕϕϕ+−+⎟⎠⎞⎜⎝⎛−==it t t t Y X Y X ,这是伽马分布Ga (α1 + α2 , λ)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ Ga (α1 + α2 , λ).9. 试用特征函数的方法证明χ 2分布的可加性:若X ~ χ 2 (n ),Y ~ χ 2 (m ),且X 与Y 独立,则X + Y ~ χ 2 (n + m ).证:因X ~ χ 2 (n ),Y ~ χ 2 (m ),且X 与Y 独立,有X 与Y 的特征函数分别为2)21()(n X it t −−=ϕ,2)21()(m Y it t −−=ϕ,则X + Y 的特征函数为2)21()()()(m n Y X Y X it t t t +−+−==ϕϕϕ,这是χ 2分布χ 2 (n + m )的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X + Y ~ χ 2 (n + m ).10.设X i 独立同分布,且X i ~ Exp(λ),i = 1, 2, …, n .试用特征函数的方法证明:),(~1λn Ga X Y ni i n ∑==.证:因X i ~ Exp (λ),i = 1, 2, …, n ,且X i 相互独立,有X i 的特征函数为11)(−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−=−=λλλϕit it t i X ,则∑==ni i n X Y 1的特征函数为nni X Y it t t i n −=⎟⎠⎞⎜⎝⎛−==∏λϕϕ1)()(1,这是伽马分布Ga (n , λ)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知Y n ~ Ga (n , λ).11.设连续随机变量X 的密度函数如下:+∞<<∞−−+⋅=x x x p ,)(π1)(22µλλ, 其中参数λ > 0, −∞ < µ < +∞,常记为X ~ Ch (λ, µ ).(1)试证X 的特征函数为exp{i µ t − λ | t |},且利用此结果证明柯西分布的可加性; (2)当µ = 0, λ = 1时,记Y = X ,试证ϕ X + Y (t ) = ϕ X (t ) ⋅ϕ Y (t ),但是X 与Y 不独立;(3)若X 1, X 2, …, X n 相互独立,且服从同一柯西分布,试证:)(121n X X X n+++L 与X 1同分布. 证:(1)根据第4题第(2)小题的结论知:若X *的密度函数为22π1)(*xx p +⋅=λλ,即X * ~ Ch (λ, 0), 则X *的特征函数为ϕ * (t ) = e −λ | t |,且X = X * + µ 的密度函数为22)(π1)(µλλ−+⋅=x x p , 故X 的特征函数为ϕ X (t ) = e i µ t ϕ * (t ) = e i µ t ⋅ e −λ | t | = e i µ t −λ | t |; 若X 1 ~ Ch (λ1, µ1),X 2 ~ Ch (λ2, µ2),且相互独立,有X 1与X 2的特征函数分别为||111e )(t t i X t λµϕ−=,||222e )(t t i X t λµϕ−=, 则X 1 + X 2的特征函数为||)()(21212121e )()()(t t i X X X X t t t λλµµϕϕϕ+−++==,这是柯西分布Ch (λ1 + λ2, µ1 + µ2)的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知X 1 + X 2 ~ Ch (λ1 + λ2, µ1 + µ2); (2)当µ = 0, λ = 1时,X ~ Ch (1, 0),有X 的特征函数为ϕ X (t ) = e −| t |,又因Y = X ,有Y 的特征函数为ϕ Y (t ) = e −| t |,且X + Y = 2X ,故X + Y 的特征函数为ϕ X + Y (t ) = ϕ 2X (t ) = ϕ X (2t ) = e −| 2t | = e −| t | ⋅ e −| t | =ϕ X (t ) ⋅ϕ Y (t ); 但Y = X ,显然有X 与Y 不独立;(3)因X i ~ Ch (λ, µ ),i = 1, 2, …, n ,且X i 相互独立,有X i 的特征函数为||e )(t t i X t i λµϕ−=, 则)(121n n X X X nY +++=L 的特征函数为 )(e e )()(1||111t n t t t X t t i n t n ti n ni X ni X nY i in ϕϕϕϕλµλµ===⎟⎠⎞⎜⎝⎛==−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−⋅==∏∏,故根据特征函数的唯一性定理知)(121n X X X n+++L 与X 1同分布. 12.设连续随机变量X 的密度函数为p (x ),试证:p (x ) 关于原点对称的充要条件是它的特征函数是实的偶函数.证:方法一:根据随机变量X 与−X 的关系充分性:设X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数,有ϕ X (t ) = ϕ X (−t ),则−X 的特征函数ϕ −X (t ) = ϕ X (−t ) = ϕ X (t ),根据特征函数的唯一性定理知−X 与X 同分布,因X 的密度函数为p (x ),有−X 的密度函数为p (−x ),故由−X 与X 同分布可知p (−x ) = p (x ),即p (x ) 关于原点对称; 必要性:设X 的密度函数p (x ) 关于原点对称,有p (−x ) = p (x ), 因−X 的密度函数为p (−x ),即−X 与X 同分布,则−X 的特征函数ϕ −X (t ) = ϕ X (−t ) = ϕ X (t ),且)(][e ][e ][e )()()(t E E E t t X itX itX X it X X ϕϕϕ=====−−−, 故X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数. 方法二:根据密度函数与特征函数的关系充分性:设连续随机变量X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数,有ϕ X (t ) = ϕ X (−t ),因∫+∞∞−−=dt t x p itx )(e π21)(ϕ,有∫∫+∞∞−+∞∞−−−==−dt t dt t x p itxx it )(e π21)(e π21)()(ϕϕ, 令t = −u ,有dt = −du ,且当t → −∞时,u → +∞;当t → +∞时,u → −∞,则)()(e π21)(e π21))((e π21)()(x p du u du u du u x p iuxiux x u i ==−=−−=−∫∫∫+∞∞−−+∞∞−−−∞∞+−ϕϕϕ, 故p (x ) 关于原点对称;必要性:设X 的密度函数p (x ) 关于原点对称,有p (−x ) = p (x ),因∫+∞∞−−==dx x p E t itxitX)(e )(e)(ϕ,有∫∫+∞∞−−+∞∞−−==−dx x p dx x p t itx xt i )(e )(e)()(ϕ,令x = −y ,有dx = −dy ,且当x → −∞时,y → +∞;当x → +∞时,y → −∞, 则)()(e )(e ))((e )()(t dy y p dy y p dy y p t X ity ity y it X ϕϕ==−=−−=−∫∫∫+∞∞−+∞∞−−∞∞+−−,且)(][e ][e ][e )()()(t E E E t t X itX itX X t i X X ϕϕϕ====−=−−, 故X 的特征函数ϕ X (t )是实的偶函数.13.设X 1, X 2, …, X n 独立同分布,且都服从N(µ , σ 2)分布,试求∑==ni i X n X 11的分布.证:因X i ~ N (µ , σ 2),i = 1, 2, …, n ,且X i 相互独立,有X i 的特征函数为222e)(t t i X t i σµϕ−=,则∑==n i i X n X 11的特征函数为nt t i n t n t i n ni X n i X n X n t t t i i 2211112222ee)()(σµσµϕϕϕ−⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⋅====⎟⎠⎞⎜⎝⎛==∏∏,这是正态分布⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛n N 2,σµ的特征函数,故根据特征函数的唯一性定理知⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=∑=n N X n X ni i 21,~1σµ. 14.利用特征函数方法证明如下的泊松定理:设有一列二项分布{b (k , n , p n )},若λ=→∞n n np lim ,则L ,2,1,0,e !),,(lim ==−∞→k k p n k b kn n λλ.证:二项分布b (n , p n )的特征函数为ϕ n (t ) = ( p n e it + 1 − p n ) n = [1 + p n (e it − 1)] n ,且n → ∞时,p n → 0,因)1(e)1(e )1(e 1e )]1(e 1[lim )]1(e 1[lim )(lim −−⋅−→→∞→∞=−+=−+=itit n it n n np p itn p n it n n n n p p t λϕ,。
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E( X 2 ) 700E( X ) 3502 122686 . 10. A ,B 两台机床同时加工零件,每生产一批较大的产品时,出次品的概率如
下表所示:
3
A 机床
次品数 X
0
1
2
3
概率 P
0.7
0.2
0.06
0.04
B 机床
次品数 X
0
1
2
3
概率 P
0.8
0.06
0.04
0.10
问哪一台机床加工质量较好.
5.设离散型随机变量 X
的分布列为 P( X
(1)k
2k ) k!
1 2k
,k
1,2,,
问 X 是否有数学期望.
解:因为 (1)k
k 1
2k k
1 2k
1 发散, k 1 k
所以 X 的数学期望不存在. 6.设随机变量 X 具有密度函数
f
(x)
2
cos2
x, 2
x
2
,
0, 其他.
空测量的误差随机变量 X 的分布列为
X (m) 30
20
10
0
10
20
30
P
0.05 0.08 0.16 0.42 0.16 0.08 0.05
而场地边长随机变量Y 等于边长的数学期望与测量误差之和,即Y 350 X ,
求场地面积的数学期望.
解:设场地面积为 S ,则 S Y 2 ,
E( X ) 30 0.05 (20) 0.08 (10) 0.16 0 0.42 10 0.16
12 2
7.设随机变量 X 具有密度函数 x, 0 x 1,
f (x) 2 x, 1 x 2, 0, 其他.
求 E(X ) 及 D(X ) .
解: E(X )
xf (x)d x
1x2dx
2 x(2 x)dx 1,
0
1
E( X 2 ) x2 f (x)d x 1 x3d x 2 x2 (2 x)d x 7 ,
概率论与数理统计第四章课后习题及参考答案
1.在下列句子中随机地取一个单词,以 X 表示取到的单词包含的字母的个数,
试写出 X 的分布律,并求 E( X ) .
Have a good time
解:本题的随机试验属于古典概型.所给句子共 4 个单词,其中有一个单词含一
个字母,有 3 个单词含 4 个字母,则 X 的所有可能取值为 1,4,有
出厂价.
解:设产品的出厂价为 X (元),则 X 的所有可能取值为 6, 4.8 ,4,2,由题设 可知 X 的分布律为
X
6
4.8
4
2
P
0.6
0.2
0.1
0.1
则 E( X ) 6 0.6 4.8 0.2 4 0.1 2 0.1 5.16 (元).
4.设随机变量 X 具有分布: P( X k) 1 , k 1,2,3,4,5 , 5
sin xf (x)d x
2 1
sin
x
1d
x
0
,
2
E(Y 2 ) E[sin2 (X )]
sin
2
xf
(x)d
x
1
2 1
sin
2
2
x 1d x
1 2
,
D(Y ) E(Y 2 ) [E(Y )]2 1 . 2
9.某正方形场地,按照航空测量的数据,它的边长的数学期望为 350m,又知航
20 0.08 30 0.05 0 , E( X 2 ) (30)2 0.05 (20)2 0.08 (10)2 0.16 02 0.42 102 0.16
202 0.08 302 0.05 186 ,
故 E(S ) E(Y 2 ) E[(350 X )2 ] E( X 2 700 X 3502 )
求 E( X ) , E( X 2 ) 及 E( X 2)2 . 解: E( X ) 1 (1 2 3 4 5) 3 ,
5
1
E( X 2 ) 1 (12 22 32 42 52 ) 11 , 5
E( X 2)2 E( X 2 4 X 4) E( X 2 ) 4E( X ) 4 27 .
E(Y 2 ) 02 0.8 12 0.06 22 0.04 32 0.10 1.12 ,
D(Y ) E(Y 2 ) [E(Y )]2 0.9264 ,
E( X ) E(Y ) ,但 D( X ) D(Y ) ,
故 A 机床加工质量较好. 11.设随机变量 X 与Y 相互独立,且方差存在,试证:
解: E( X ) 0 0.7 1 0.2 2 0.06 3 0.04 0.44 ,
E( X 2 ) 02 0.7 12 0.2 22 0.06 32 0.04 0.8 ,
D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2 0.6064 ,
E(Y ) 0 0.8 1 0.06 2 0.04 3 0.10 0.44 ,
13 个字母组成,即共有 13 个样本点,则
从而
P(Y 1) 1 , P(Y 4) 12 ,
13
13
E(Y ) 1 1 4 12 49 . 13 13 13
3.一批产品有一、二、三等品及废品 4 种,所占比例分别为 60%,20%,10%
和 10%,各级产品的出厂价分别为 6 元、4.8 元、4 元和 2 元,求产品的平均
从而
P( X 1) 1 , P( X 4) 3 ,
4
4
E( X ) 1 1 4 3 13 . 4 44
2.在上述句子的 13 个字母中随机地取一个字母,以Y 表示取到的字母所在的单
词所含的字母数,写出Y 的分布律,并求 E(Y ) .
解:本题的随机试验属于古典概型.Y 的所有可能取值为 1,4,样本空间 由
0
1
6
2
D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2 1 . 6
8.设随机变量 X 在 ( 1 , 1 ) 上服从均匀分布,求Y sin( X ) 的数学期望与方差. 22
解:由题可知 X 的密度函数为f(x)源自1, 1 2x
1 2
,
0, 其他.
1
则 E(Y ) E[sin(X )]
求 E(X ) 及 D(X ) .
解:因为
x cos2
x 在[
,
] 上为奇函数,
22
所以
E(X )
xf (x)d x
2 2
x
2
cos2
xd x
0
,
E( X 2 )
x2 f (x)d x
2 2
x2
2
cos2
xd x
2 12
1 2
,
故
D( X ) E( X 2 ) [E( X )]2 2 1 .